在统计分析中，显著性检验是一种用于判断一个假设是否被拒绝的方法。它通常用于比较两个或多个样本均值、比例或其他统计量的差异。显著性检验的结果可以告诉我们这个差异是否具有统计学意义，即是否足够大以至于我们认为它是随机发生的。
关键指标解读如下：
1. 自由度（df）：这是一个衡量样本方差大小的参数。在t检验中，自由度等于样本数减2；在F检验中，自由度等于样本数减3。自由度越小，样本方差越大，结果的可靠性就越高。
2. p值（p-value）：这是在原假设为真的情况下，观测到当前数据的概率。p值越小，我们拒绝原假设的证据就越强，即观察到的数据与原假设不符的程度越严重。一般来说，p值小于0.05被认为是有统计学意义的。
3. 置信区间（confidence interval）：这是在原假设为真的情况下，估计的统计量的可信区间。置信区间越宽，表示我们对这个统计量的估计越不准确。在显著性检验中，如果置信区间包含原假设的值，那么我们就可以认为原假设在统计上是成立的。
4. 效应大小（effect size）：这是衡量两个变量之间关联强度的一个指标。效应大小可以是标准化均数差值、相关系数等。效应大小越大，说明两个变量之间的关联越强。
5. 效应量的标准误（standard error）：这是效应大小的标准误差，用于衡量效应大小的稳定性和可靠性。标准误越小，说明效应大小越稳定。
6. 效应量的标准误（standard error of the mean）：这是标准化均数的标准误差，用于衡量标准化均数的稳定性和可靠性。标准误差越小，说明标准化均数越稳定。
7. 效应量的标准误（standard error of the correlation）：这是相关系数的标准误差，用于衡量相关系数的稳定性和可靠性。标准误差越小，说明相关系数越稳定。
8. 回归系数（regression coefficient）：这是在多元线性回归模型中，解释变量对因变量的影响程度。回归系数的绝对值大于1时，说明解释变量对因变量有正向影响；回归系数的绝对值小于1时，说明解释变量对因变量有负向影响。
9. 回归系数的标准误（standard error of the regression coefficient）：这是回归系数的标准误差，用于衡量回归系数的稳定性和可靠性。标准误差越小，说明回归系数越稳定。
10. 回归系数的标准误（standard error of the standard error of the regression coefficient）：这是标准误差的标准误差，用于衡量标准误差的稳定性和可靠性。标准误差越小，说明标准误差越稳定。
总之，在显著性检验中，我们需要关注关键指标，如自由度、p值、置信区间、效应大小、效应量的标准误等，以便判断统计检验的结果是否具有统计学意义。同时，我们还需要关注回归系数、标准误差等其他指标，以便更全面地了解统计检验的结果。
